package com.qch.leecode.cyc2018.algorithm.a3_greedy;

import com.qch.leecode.cyc2018.util_comom.Common;

import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;

/**
 * 算法思想：贪心算法：406. Queue Reconstruction by Height(Medium)
 * 贪心算法：保证每次操作都是局部最优的，并且最后得到的结果是全局最优的。
 * https://leetcode.cn/problems/queue-reconstruction-by-height
 * @Author qch
 * @Date 2022/12/2
 *
 * 自己解题：尽可能找出坐标重叠
 *
 * 题目：假设有打乱顺序的一群人站成一个队列，数组 people 表示队列中一些人的属性（不一定按顺序）。
 * 每个 people[i] = [hi, ki] 表示第 i 个人的身高为 hi ，前面 正好 有 ki 个身高大于或等于 hi 的人。
 * 请你重新构造并返回输入数组 people 所表示的队列。返回的队列应该格式化为数组 queue ，
 * 其中 queue[j] = [hj, kj] 是队列中第 j 个人的属性（queue[0] 是排在队列前面的人）。
 *
 * 示例1：
 *输入：people = [[7,0],[4,4],[7,1],[5,0],[6,1],[5,2]]
 * 输出：[[5,0],[7,0],[5,2],[6,1],[4,4],[7,1]]
 * 解释：
 * 编号为 0 的人身高为 5 ，没有身高更高或者相同的人排在他前面。
 * 编号为 1 的人身高为 7 ，没有身高更高或者相同的人排在他前面。
 * 编号为 2 的人身高为 5 ，有 2 个身高更高或者相同的人排在他前面，即编号为 0 和 1 的人。
 * 编号为 3 的人身高为 6 ，有 1 个身高更高或者相同的人排在他前面，即编号为 1 的人。
 * 编号为 4 的人身高为 4 ，有 4 个身高更高或者相同的人排在他前面，即编号为 0、1、2、3 的人。
 * 编号为 5 的人身高为 7 ，有 1 个身高更高或者相同的人排在他前面，即编号为 1 的人。
 * 因此 [[5,0],[7,0],[5,2],[6,1],[4,4],[7,1]] 是重新构造后的队列。
 *
 * 示例2：
 *输入：people = [[6,0],[5,0],[4,0],[3,2],[2,2],[1,4]]
 * 输出：[[4,0],[5,0],[2,2],[3,2],[1,4],[6,0]]
 *
 *
 */
public class miss_L4_QueueByHeight406 {
    public static void main(String[] args) {
       int[][] intervals={{3,9},{7,12},{3,8},{6,8},{9,10},{2,9},{0,9},{3,9},{0,6},{2,8}};

        int count = reconstructQueue(intervals);
        System.out.println(count);
        Arrays.sort(intervals, new Comparator<int[]>() {
            @Override
            public int compare(int[] o1, int[] o2) {
               // return o1[1] < o2[1] ? -1 : o1[1] == o2[1] ? 0 : 1;
               return o1[0] < o2[0] ? -1 : o1[0] == o2[0] ? 0 : 1;
            }
        });
        Common.toString(intervals);
    }


    /**
     *
     * @param people
     * @return
     */
    public static int reconstructQueue(int[][] people) {
        Arrays.sort(people, new Comparator<int[]>() {
            @Override
            public int compare(int[] o1, int[] o2) {
                return o1[1]<o2[1]?-1:o1[1]==o2[1]?0:1;
               //return o1[0] < o2[0] ? -1 : o1[0] == o2[0] ? 0 : 1;
            }
        });
        int count=1;
        int left;
        int right=people[0][1];
        //计算重叠区间
        for (int i = 1; i < people.length; i++) {
            left=people[i][0];
            //箭可以公用
            if(left>right)
            {
                count++;
                //这行代码放在了括号外导致不通过
                right=people[i][1];
            }
        }
        return count;
    }
}
